期刊问答网 论文发表 期刊发表 期刊问答

大数据在日常生活中的应用论文

  • 回答数

    4

  • 浏览数

    272

wuyou321
首页 > 期刊问答网 > 期刊问答 > 大数据在日常生活中的应用论文

4个回答 默认排序1
  • 默认排序
  • 按时间排序

LuckyYan920

已采纳
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

大数据在日常生活中的应用论文

93 评论(8)

a8814498

2015年,大数据市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工智能、物联网的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。   我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。   战略:国家政策   今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进,这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面,成为国家战略计划的核心任务之一:   2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,大力促进中国数据技术的发展,数据将被作为战略性资源加以重视;   2015年10月26日,在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。   挑战:BI(商业智能)   2015年对于商业智能(BI)分析市场来说,正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。   崛起:深度学习/机器学习   人工智能如今已变得异常火热,作为机器学习中最接近 AI(人工智能)的一个领域,深度学习在2015年不再高高在上,很多创新企业已经将其实用化:Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内,百度、阿里,科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。   共存:Spark/Hadoop   Spark 近几年来越来越受人关注,2015年6月15日,IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。   与 Hadoop 相比,Spark 具有速度方面的优势,但是它本身没有一个分布式存储系统,因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台,而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反,Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。   火爆:DBaaS   随着 Oracle 12c R2 的推出,甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS (数据库即服务Database-as-a-Service)新时代,新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年,除了趋势火爆,12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。   据分析机构 Gartner 预测,2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比,DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
256 评论(8)

崔蓓啊呀

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机  忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
118 评论(10)

meiwen86

大数据技术渗透进入我们每个人的日常生活消费之中,它提供了光怪陆离的全媒体,难以琢磨的云计算,无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器,通过大数据技术,人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据,大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理,大数据技术能够实现城市交通的优化。随着科学技术的发展,人类必将实现数千年的机器人梦想。事实上,今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如,智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。目前,科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大,却能够执行复杂的计算任务,将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。在大数据时代,人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑,试图解密人脑活动,最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样,将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字,用电脑施展读心术。大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为,计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负,都归结为0与1,原来一切存在都在于数的排列组合,在于大数据。关于大数据在日常生活中的应用,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对数据分析有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
215 评论(8)

相关问答